「マジック・ナンバー7」とは何か？

「マジック・ナンバー7」とは、人間の脳が一度に処理できる情報の限界が7つであるという現象を指します。この言葉は、アメリカの心理学者ジョージ・ミラーによって提唱され、以来、多くの研究で支持されています。

本記事では、「マジック・ナンバー7」について、その発見過程や背景、そしてその意義や応用方法について解説します。

「マジック・ナンバー7」の発見過程

「マジック・ナンバー7」は、1956年にジョージ・ミラーが発表した論文「The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information」で初めて提唱されました。この論文は、アメリカ心理学会の定期刊行物「Psychological Review」に掲載され、多くの人々の注目を集めました。

ミラーは、この論文で、人間の脳が一度に処理できる情報の限界が7つであることを示しました。具体的には、人間が一度に覚えられる数字の数は、おおよそ7つ程度であり、それ以上の数字を覚えようとすると、記憶に困難が生じることを指摘しました。

ミラーは、この現象を説明するために、脳が情報を処理するためのストレージの限界が7つであることを示しました。このストレージの限界は、脳内にある「短期記憶」という領域で発生すると考えられています。短期記憶は、数秒間しか情報を保持できないとされており、この領域には限界があるため、一度に処理できる情報の数にも限界があるとされています。

「マジック・ナンバー7」の背景

「マジック・ナンバー7」が提唱された当時、多くの心理学者たちは、人間の脳が一度に処理できる情報の限界を数えきれないほど多くと考えていました。しかし、ミラーが提唱した7つという数字は、当時の心理学界に大きな衝撃を与えました。

この現象については、多くの研究が行われています。その中で、7つという数字が意味を持つ背景が明らかになってきています。たとえば、7つの情報を区別するために必要な比較の回数は、平均して21回程度であることが示されています。このことから、7つという数字は、人間の脳が効率的に情報を処理するために必要な限界であることが示唆されています。

また、7つという数字が意味を持つ背景には、人間の認知構造に関する理論が関係しています。たとえば、7つの数字を区別する場合、その数字を脳内で「チャンク化」することができます。つまり、7つの数字を、より大きなまとまりに分けて認識することができるのです。このことから、人間の脳は、情報を処理する際に、7つという数字を基準として、情報を効率的に処理することができると考えられています。

「マジック・ナンバー7」の意義

「マジック・ナンバー7」が提唱されたことで、人間の脳の情報処理能力について新たな理解がもたらされました。このことは、様々な分野での応用が期待されています。

たとえば、マーケティングや広告の分野では、「マジック・ナンバー7」を利用して、情報を訴求する際に効果的な情報の数や順番を検討することができます。また、教育や学習の分野では、「マジック・ナンバー7」を踏まえた効果的な学習方法の開発が期待されています。

さらに、ヒューマン・コンピューター・インタラクションの分野では、「マジック・ナンバー7」を利用して、情報表示や情報処理の最適化を行うことができます。例えば、スマートフォンやタブレットのアプリケーションなどで、画面に表示する情報の数や順番を最適化することで、ユーザーのストレスを軽減し、より使いやすいアプリケーションを作ることができます。

まとめ

「マジック・ナンバー7」とは、人間の脳が一度に処理できる情報の限界が7つであるという現象を指します。この現象は、ジョージ・ミラーによって提唱され、多くの研究で支持されており、人間の脳が一度に処理できる情報の限界を示す重要な概念となっています。

「マジック・ナンバー7」が提唱された背景には、人間の認知構造に関する理論や、情報処理に必要なストレージの限界が関係しています。このことから、人間の脳は、情報を処理する際に、7つという数字を基準として、情報を効率的に処理することができると考えられています。

「マジック・ナンバー7」は、様々な分野での応用が期待されています。たとえば、マーケティングや広告の分野では、情報を訴求する際に効果的な情報の数や順番を検討することができます。また、教育や学習の分野では、効果的な学習方法の開発が期待されています。さらに、ヒューマン・コンピューター・インタラクションの分野では、情報表示や情報処理の最適化を行うことができます。

「マジック・ナンバー7」は、人間の脳の情報処理能力について新たな理解をもたらし、様々な分野での応用が期待されています。今後も、この概念が研究され、より効果的な情報処理方法の開発につながることが期待されます。